автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Моделирование беспроводных коммуникационных каналов с использованием цифровых моделей окружающей среды

на правах рукописи

УШАКОВ Константин Юрьевич

МОДЕЛИРОВАНИЕ БЕСПРОВОДНЫХ КОММУНИКАЦИОННЫХ КАНАЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЦИФРОВЫХ МОДЕЛЕЙ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ

специальность 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург 2006

Работа выполнена в Санкт-Петербургском институте информатики и автоматизации Российской академии наук.

Научный руководитель

Официальные оппоненты

Ведущая организация

- доктор технических наук, профессор Юсупов Рафаэль Мидхатович

- доктор технических наук, профессор Никифоров Виктор Викентьевич

- доктор технических наук, профессор Комашинский Владимир Ильич

- Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ"

Защита диссертации состоится «26» мая 2006 г. на заседании диссертационного совета Д.002.199.01 при • Санкт-Петербургском институте информатики и автоматизации Российской академии наук по адресу: 199178, Санкт-Петербург, В О., 14 линия, 39.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации Российской академии наук.

Автореферат разослан « » 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д.002.199.01 кандидат технических наук

Ронжин А. Л.

¿оОбЯ 9 о П

Общая характеристика работы

Актуальность работы. Среди современных телекоммуникационных средств наиболее стремительно развиваются системы беспроводной связи: системы сотовой мобильной и неподвижной связи, беспроводные локальные компьютерные сети. Возрастающая потребность в средствах получения оперативной информации повышает требования не только к техническим средствам реализации конкретных систем, но и к планированию, построению и управлению системами связи. Для обеспечения качественной связи необходимо выполнение требований по качеству, надежности и скорости передачи данных, предъявляемых к системе связи.

При построении реальных систем связи одним из основных этапов проектирования является оценка информационных характеристик коммуникационного канала. Определение величины такой характеристики как пропускная способность канала является важным этапом, поскольку верхняя граница скорости передачи данных определяет потенциальные возможности системы связи с точки зрения скоростей передачи сообщений, а, следовательно, и набор услуг, реализуемых системой (передача речи, данных, видео). Вторая важная характеристика системы связи - вероятность ошибки. Данный показатель определяет качество связи. В настоящее время важность точной оценки этого показателя возросла в связи с увеличивающейся потребностью в достоверности передачи данных.

Построение систем связи с показателями качества, удовлетворяющими поставленным требованиям, связано с серьезной работой по проектированию и анализу всех элементов системы. Исследование свойств системы связи возможно только при наличии соответствующих методов планирования и оценивания, а также соответствующей модели системы. Построение математической модели коммуникационного канала, которая адекватно учитывает как внутренние особенности системы связи, так и влияние окружающей среды, является важным этапом проектирования системы связи в целом. Значительное влияние на качество системы играет окружающая среда, так как объекты среды являются препятствиями для электромагнитных волн, существенно трансформируя характеристики сигнала в точке приема, что ведет к изменению характеристик коммуникационного канала. Кроме этого, тенденция к уменьшению размера зон обслуживания, снижение высоты антенн базовых станций (БС) и мобильность пользователей повышают роль модели канала в общем процессе планирования. Таким образом, задача моделирования коммуникационных каналов с целью повышения точности и эффективности оценок характеристик систем связи является в настоящее время весьма актуальной.

Цель и задачи работы. Целью диссертационной работы является разработка комбинированной модели беспроводного коммуникационного канала, обеспечивающей повышение точности и эффективности оценок характеристик коммуникационного канала в условиях окружающей среды с высокой плотностью препятствий.

Достижение поставленной цели обеспечивалось решением следующих основных задач исследования:

1. Проведение анализа существующих подходов к построению моделей коммуникационного канала, выявление недостатков и определение путей усовершенствования известных подходов, определение требований к модели канала в условиях высокой плотности препятствий.

2. Разработка комбинированной модели беспроводного коммуникационного канала, анализ основных характеристик канала с применением разработанной модели, вывод необходимых математических выражений.

3. Разработка методов оценки влияния свойств объектов среды на свойства коммуникационного канала.

4. Анализ алгоритмов обработки территориально-распределенной информации и создание необходимого набора программных средств обработки такой информации.

5. Выработка рекомендаций и правил построения зон обслуживания БС на основе использования комбинированной модели коммуникационного канала.

6. Проведение компьютерного моделирования, выполнение сравнительного анализа результатов моделирования.

В соответствии с целями и перечисленными выше задачами диссертационной работы, объектом исследования является дискретный коммуникационный канал, а предметом исследования - модели данного канала.

Положения, выносимые на защиту.

1. Комбинированная модель многолучевого беспроводного коммуникационного канала, методы определения критериев отбора и классификации компонентов модели канала, метод построения правил формирования модели.

2. Метод повышения пропускной способности коммуникационного канала на основе применения комбинированной модели многолучевого канала.

3. Метод приближенной оценки влияния геометрических свойств объектов среды на свойства коммуникационного канала на основе применения предложенной геометрической модели поверхности объекта.

4. Метод формирования зоны обслуживания базовой станции на этапе оценки информационных характеристик, на основе применения комбинированной модели многолучевого коммуникационного канала.

Научной новизной обладают следующие результаты исследования:

1. Комбинированная модель многолучевого беспроводного коммуникационного канала на основе цифровой модели окружающей среды, инвариантная ко множеству входных параметров, учитывающая детерминированные и случайные компоненты сигнала, позволяющая повысить точность и эффективность оценок характеристик коммуникационного канала; методы определения критериев отбора и классификации компонентов модели канала на основе заданной целевой функции, метод построения правил формирования модели.

2. Метод повышения пропускной способности коммуникационного канала на основе применения комбинированной модели многолучевого комму-

никационного канала, позволяющий определить потенциальные границы пропускной способности канала для конкретного участка окружающей среды.

3. Метод приближенной оценки влияния геометрических свойств объектов среды на свойства коммуникационного канала, разработанный Fia основе анализа особенностей геометрического строения объектов и применения предложенной геометрической модели поверхности, позволяющий повысить точность оценок характеристик канала без повышения сложности цифровой модели окружающей среды и увеличения затрат вычислительных ресурсов.

4. Метод формирования зоны обслуживания БС на этапе оценки информационных характеристик канала, основанный на применении комбинированной модели многолучевого коммуникационного канала, позволяющий повысить скорость вычисления границ зоны обслуживания БС и эффективность планирования системы связи в целом.

Практическая ценность результатов работы заключается в следующем:

1. Использование разработанной модели позволяет, по сравнению с известными подходами, повысить точность оценивания характеристик коммуникационного канала.

2. Разработанная модель канала позволяет точнее определить области ограничений, присущих системе связи. Данные ограничения могут относиться как к общетехническим параметрам системы, так и к координатно-зависимым параметрам. С точки зрения целевого использования это позволяет дифференцированно подходить к различным зонам обслуживания внутри системы.

3. Разработанная модель канала может быть использована при проведении тестирования уже действующих систем связи. Использование модели при тестировании позволит проанализировать существующие и выявить потенциальные проблемы в развернутой системе

4. Уточнение оценок технических характеристик планирующейся системы, зависящих от характеристик коммуникационного канала, позволяет точнее определить потенциальные возможности развития, определить круг пользовательских услуг, которые способна обеспечить система связи.

5. Уточнение оценок технических характеристик системы позволяет компании-оператору точнее определить необходимые затраты технико-экономических, временных, кадровых ресурсов, оценить собственные перспективы и конкурентоспособность.

Методы исследования. В paôoie использовались терминоло: ия, определения и подходы теории передачи дискретных сообщений, теории вероятностей, математической статистики, имитационного моделирования, теории электромагнитного поля. При проведении исследования применялись методы математического моделирования, в частности, методы статистического моделирования, вычислительной геометрии, численные методы.

Реализация результатов работы. Результаты работы использовались при создании программного комплекса планирования сетей подвижной радиосвязи ONEPLAN RPLS-DB ("Onega"), разрабатываемого ООО "Инфотел".

Апробация результатов работы. Основные положения диссертации представлялись и докладывались на международных конференциях "Региональная информатика" в 1996, 1998, 2002 годах, международной конференции по информатике и управлению ("International Conference on Informatics and Control") (Санкт-Петербург, 1997), семинаре "Географические информационные системы. Теория и практика" (Санкт-Петербург, 1996).

Публикации. Основные теоретические и практические результаты проведенной работы опубликованы в 7 печатных трудах.

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы (128 наименований) и двух приложений. Диссертационная работа содержит 155 страниц машинописного текста, 74 рисунка и 6 таблиц.

Содержание работы

Во введении раскрывается актуальность темы диссертации, формулируется цель работы и основные задачи, которые необходимо решить для ее достижения, определяется научная новизна и практическая ценность исследования.

В первой главе приводится используемая терминология, определяется объект исследования, проводится анализ и классификация существующих подходов к моделированию коммуникационных каналов в современных системах беспроводной связи, выявляются основные недостатки подходов и определяются необходимые требования к модели канала, вводится определение комбинированной модели многолучевого коммуникационного канала.

При построении математической модели коммуникационного канала в качестве исходных данных используются оценки определенных физических параметров радиосигнала. Способы описания и оценки этих параметров определяют математическую модель коммуникационного канала.

Подходы, применяемые при моделировании коммуникационного канала в современных системах связи можно разделить на три основные категории:

-статистический подход, основанный на применении статистических моделей канала;

- сценарный подход, основанный на применении так называемых "сценарных" моделей;

- подход, основанный на использовании цифровых моделей окружающей среды (ЦМОС).

В работах, основанных на применении статистического подхода, в основу модели кладутся некоторые статистические зависимости параметров сигнала от внешних факторов. Для этих параметров выбирается соответствующий закон распределения и проводится анализ свойств коммуникационного канала. Одним из наиболее важных физических параметров, фигурирующим в моделях коммуникационного канала, является коэффициент передачи сигнала по амплитуде. Для других параметров распространения сигнала (время запаздывания, фаза, угол прихода) применяются другие законы распределения, - обычно равномерный закон распределения на некотором

интервале значений. Наиболее широко распространенными законами распределения для величины коэффициента передачи сигнала являются распределение Релея, обобщенное распределение Релея (распределение Раиса), распределение Накагами (т-распределение), распределение Вейбула, логнор-малъное распределение, распределение Сузуки

В работах, основанных на применении сценарного подхода, при оценке физических параметров сигнала, входящих в математическую модель канала, не только используется какой-либо определенный тип распределения, но также проводится и некоторое моделирование среды распространения сигнала. Модель среды является опосредованной - она проявляется не в виде конкретного описания физических объектов среды, а в виде определенных значений и соотношений параметров в модели канала. В рамках сценарного подхода рассмотрены две широко распространенные модели канала: ССЮГГ и С05Т207. Модель ССЮ1Т определена для всех трех групп сот - макро-сот, микро-сот и пико-сот. Модель С05Т207 определена только для макро-сот. В основу обеих моделей положен подход, базирующийся на описании физической структуры сигнала и использующий дискретные многолучевые сценарии радио-распространения.

Модель С001Т. Данная модель учитывает замирания в канале, вызванные особенностями среды распространения с помощью распределения Накагами. Подход, который используется в данной модели, основан на явлении интерференции электромагнитных волн и предполагает, что сигнал является комбинацией суммы достаточно большого числа волн, складывающихся в точке приема. Каждый путь, в свою очередь, представляется суммой основного (детерминированного) сигнала (если он присутствует) и Л^=100 дополнительных лучей.

Модель С05Т207. Данная модель определяет в основном сценарии распространения для непрерывного экспоненциально убывающего сигнала. Среда распространения в этом случае может быть представлена некоторым количеством путей Д^ с одинаковой мощностью сигнала и временем запаздывания т. Время запаздывания на каждом пути выбирается на основании функции распределения для т на интервале ]. Углы прихода волн в

точку приема а считаются равномерно распределенными на интервале [0,2тг]. Каждый луч имеет фазу, равномерно распределенную на интервале [о,2яг].

В работах, основанных на использовании цифровых моделей окружающей среды, для построения модели коммуникационного канала применяются модели реальной среды распространения. Работы, посвященные моделированию канала на основе применения моделей окружающей среды, отличаются разнообразием методов оценок характеристик сигнала. В основном это применение традиционного метода прокладки лучей. Кроме того, применяются другие методы, например метод "запуска" лучей. Основным недостатком работ, в которых говорится об использовании моделей среды распространения, является отсутствие четкого описания математической модели коммуникационного канала.

Проведенный анализ позволяет выделить следующие основные недостатки трех рассмотренных подходов.

Статистические модели либо не учитывают реальную обстановку, либо учитывают на уровне усредненных параметров распространения сигнала и обладают низкой точностью.

Сценарные модели применяют опосредованный учет среды распространения, допускают значительное расхождение с реальной картиной в зависимости от исходных данных.

Модели на основе применения цифровой модели окружающей среды имеют нечеткое описание математической модели канала, производят оценку целевых характеристик канала преимущественно на основе анализа мощност-ных характеристик сигналов, не учитывают в явной форме флуктуации сигнала, как правило, не учитывают временные параметры сигналов.

Таким образом, на основе анализа работ в области моделирования коммуникационного канала для систем беспроводной связи, можно сформулировать следующие требования, предъявляемые к модели канала, соответствующей условиям среды со множественными препятствиями.

1. Модель коммуникационного канала для условий высокой плотности препятствий должна быть построена с максимальным учетом реальной среды распространения, в которой будет функционировать система связи. При построении модели коммуникационного канала среда распространения должна фигурировать в виде цифровой геометрической модели окружающей среды.

2. Модель коммуникационного канала должна в явном виде описывать многолучевой характер распространения сигнала в условиях высокой плотности препятствий.

3. Модель коммуникационного канала должна учитывать флуктуации параметров сигнала и включать в себя комбинацию множества детерминированных компонентов, параметры которых вычисляются на основе использования ЦМОС, и множества случайных компонентов, описывающих флуктуации сигнала.

4. Модель коммуникационного канала должна быть инвариантной ко множеству входных параметров и ограничений в зависимости от конкретных требований к точности оценок и скорости вычислений.

5 Математическое описание модели должно обладать возможностью реализации в виде законченных вычислительных процедур для ЭВМ.

Модель, удовлетворяющую вышеперечисленным требованиям называется комбинированной моделью многолучевого коммуникационного канала.

Во второй главе приводятся основные этапы разработки комбинированной модели многолучевого коммуникационного канала, определяются критерии отбора и классификации компонентов модели, формулируются правила построения модели, удовлетворяющей заданным требованиям, проводится анализ основных характеристик коммуникационного канала и выводятся необходимые математические выражения для расчета указанных характеристик; излагается описание предложенных подходов к оценке влияния параметров окружающей среды на характеристики коммуникационного канала.

Построение модели канала основано на использовании цифровой модели окружающей среды. На основании данного подхода, анализа дополнительных внешних факторов, влияющих на характеристики сигнала, и применения решающих правил формирования модели, строится комбинированная модель

многолучевого коммуникационного канала, адекватно отвечающая реальной ситуации.

Распространение электромагнитных волн в условиях высокой плотности препятствий имеет принципиально многолучевой характер. В общем виде, принятый сигнал для случая многолучевого распространения описывается следующей формулой.

z'(f)-iz,(i)+n(f). (1)

1-1

где

М - число лучей, поступающих на вход приемного устройства;

z'(t) - принимаемый сигнал;

z,(t) = M;z(t-t,) - сигнал на г-млуче;

ц, - коэффициент передачи на i -м луче;

z[t) - исходный сигнал;

tt - время запаздывания / -го луча на входе приемного устройства;

n(t) - аддитивный гауссовский шум.

Данная формула описывает принимаемый сигнал, учитывая компоненты, приходящие по всем теоретически возможным путям распространения. Используя цифровую модель окружающей среды, можно проследить пути распространения ЭМ волны от передатчика к приемнику и оценить характеристики этих лучей с достаточной степенью точности.

Основная часть энергии переносится компонентами (лучами) сигнала, которые формируются благодаря конечному числу основных путей (маршрутов) прихода сигнала в точку приема. Число компонентов, входящее в модель, определяется исходя из заданных критериев (точность, размерность модели и т.д.). К основным параметрам, определяющим влияние конкретного луча на результирующую характеристику коммуникационного канала, относятся следующие.

- мощность сиг нала;

- задержка времени прихода в точку приема относительно начала отсчета;

- соотношение мощности постоянной и случайной составляющих;

- характеристики случайной составляющей сигнала.

Предлагается в явном виде включить в модель канала подмножество лучей N из общего множества М (1). Параметры этих компонентов учитываются точно на основании анализа сигналов. Лучи, не включенные в качестве самостоятельных компонентов (M-N), описываются с помощью статистического компонента zJtal(t), дополнительного к основным.

Таким образом, на основании вышеизложенных предположений, структура сигнала в точке приема представляется в следующем виде.

г'(0 = Ег.<0 + г« (0+ «(*). (2)

1=1

где

N - число лучей, которые включаются в модель в явном виде;

z,m(t) - компонент, определяемый сигналами, не вошедшими в первое слагаемое (далее статистический компонент сигнала);

Описание параметров компонента Z„„(t) производится с помощью некоторого статистического закона распределения. Параметры сигналов, относящихся к различным путям распространения, в частности, коэффициенты передачи м, > не могут рассматриваться как константы: д Ф const. Более корректное представление соответствует сумме двух составляющих: постоянной и флуктуирующей.

Представим каждый член суммы z,(i) в формуле (2) в виде суммы постоянной составляющей zidt,{t) и случайной составляющей zlfad{t). Будем полагать, что параметры г1Л,,(0 определяются с достаточной степенью точности. Компонент z,Jad{t) учитывает флуктуацию параметров сигнала для каждого конкретного пути. Описание параметров z,Jad{t) производится с помощью некоторого статистического закона распределения. Тогда структура сигнала в точке приема будет описываться следующей формулой.

где

zldet (t) - детерминированный компонент сигнала на i -м луче;

zlJad (f) - случайный компонент сигнала на i -м луче;

Для формирования множества N детерминированных компонентов, предлагается ввести критерий отбора (критерий существенности) детерминированных компонентов сигнала для последующего использования их параметров при построении комбинированной модели канала. Такие компоненты называются существенными компонентами, а пути распространения, соответствующие данным компонентам, существенными путями.

В работе предлагается следующий метод определения критериев существенности. Метод состоит из следующих основных этапов:

1. Определение множества искомых характеристик системы.

2. Определение целевой функции (ЦФ) системы как функции от значений характеристик, определенных на этапе 1.

3. Задание требований к ЦФ.

4. Задание критерия существенности как степени соответствия искомой величины ЦФ заданным требованиям.

В качестве дополнительных модельных параметров введены поправочные коэффициенты, которые позволят проводить дополнительное регулирование вклада каждого компонента. Таким образом, с учетом вышеизложенных предположений, перепишем формулу (2а) в следующем виде: "(О

i del ' Z, det

I.fad ' Zijad

{t))+K,M-zual{t)+n{t), (3)

где

м(Срг) - число существенных лучей распространения сигнала, взятых в соответствии с заданным критерием Срг;

(') = 1(Срг) - детерминированная составляющая г-го существенного

сигнала;

К 14е1 - поправочный коэффициент для детерминированных составляющих сигнала;

(¿) = /(С ) - компонент, учитывающий замирания на г -м луче;

К, - поправочный коэффициент для случайных составляющих сигнала;

г«, (0= Ас„г слагаемое, описывающее неучтенные явно ком-

поненты, не относящиеся к одному из существенных путей.

Кяа - поправочный коэффициент для статистического компонента сигнала;

т - вектор времен запаздывания компонентов сигнала на каждом луче;

л(г) - аддитивный гауссовский шум.

При этом необходимо удовлетворение следующих условий:

*{СРГ)<М. (За)

К.М*0* 1 = п> 0. (36)

Условие (За) означает, что в модель включаются только компоненты сигнала, необходимые для обеспечения требуемой точности оценок целевой функции. Условие (36) означает, что в модель должно входить минимальное число флуктуирующих составляющих существенных компонентов сигнала. Условия (За, 36) являются необходимыми для программной реализуемости модели. Для определения конкретных параметров всех составляющих модели необходимо ввести множество правил формирования модели (ПФ), позволяющих проводить преобразование модели коммуникационного канала вида (1) к виду (3), удовлетворяющему условиям (За, 36) В работе применяется предложенный метод построения правил формирования модели. Метод состоит из следующих основных этапов:

1. Выбор целевой функции системы.

2. Определение критерия существенности.

3. Определение множества входных параметров, влияющих на значение целевой функции системы.

4. Оценка влияния параметров, определенных на этапе 3 на значение ЦФ.

5. Определение правил формирования для компонентов модели на основании анализа результатов, полученных на этапе 4.

Правила формирования зависят от параметров сигнала, свойств приемного устройства, особенностей среды распространения, требований к точности системы связи.

Таким образом, выражение (3) совместно с условиями (За, 36) представляет собой комбинированную модель многолучевого коммуникационного канала, построенную с использование цифровой модели окружающей среды.

В качестве целевых характеристик рассматриваются следующие характеристики коммуникационного канала: '

1. Пропускная способность канала (под пропускной способностью коммуникационного канала будем понимать верхнюю границу скорости передачи сообщения через канал при заданном физическом канале (среда сигнала) и ■> параметрах сигнала);

2. Вероятность ошибки принятого символа.

В качестве критерия существенности выбирается допустимое отклонение значения целевой функции, вычисленной с помощью применения предложенной комбинированной модели канала (3), от ее точного значения.

На основе анализа свойств многолучевого канала и разработанной модели канала предложен метод повышения пропускной способности коммуникационного канала на основе применения ЦМОС, применение которого позволяет расширить границы области применения системы связи для конкретного участка окружающей среды. Метод включает следующие основные этапы.

1. Вычисление значений физических характеристик сигналов в точке приема на основании компьютерного моделирования с использованием цифровой модели окружающей среды, создание структурной схемы сигналов на исследуемом участке окружающей среды.

2. Проведение структурного анализа сигналов, выявление существенных путей распространения для последующего выявления параллельных каналов.

3. Выработка рекомендаций для обеспечения независимого приема сигналов на каждом существенном пути.

Поскольку комбинированная модель канала построена на основе цифровой модели окружающей среды, наряду с электромагнитными свойствами среды, существенное влияние на характеристики сигнала оказывают геометрические свойства объектов. В процессе решения проблемы учета особенностей геометрического строения отражающих поверхностей без усложнения ЦМОС в работе предложен метод приближенной оценки влияния геометрических свойств объектов на свойства коммуникационного канала. Метод позволяет повысить точность оценок характеристик канала без увеличения затрат вычислительных ресурсов. Суть метода заключается в применении поправочных коэффициентов зависящих от типа отражающей поверхности.

Для описания сложной поверхности объекта предлагается применить "

упрощенную геометрическую модель поверхности, представляющую собой комбинацию двух параллельных плоскостей А и В (рис. 1). Вследствие неоднородности отражающей поверхности, ширина фронта зеркально «

отраженных лучей меньше, чем ширина фронта падающей волны V/. Часть лучей претерпевает дифракцию на ребрах /?0 и , некоторая часть сигнала после дифракции на ребре Я0 отражается от плоскости В. Часть лучей, претерпев двойное отражение от плоскостей В и С1, не достигает приемника.

При достаточной глубине проема И, луч может претерпеть многократное отражение от плоскостей С,, В и С„.

Рис 1 Отражение электромагнитной волны от неоднородной поверхности

На основании геометрических расчетов вычисляется усредненная по площади поверхности поправка для коэффициента зеркального отражения для отражающей поверхности. В предположении, что коэффициенты отражения для плоскостей АиВ одинаковы, усредненный поправочный коэффициент по амплитуде Ксогг , определяется следующим образом.

К

сот г ге/

А

5

2-й

при arctgi2.ltIЬ)< ос<п!2,

при а < arctg{2h / Ь) (отраженные от плоскости Б лучи не доходят до приемника),

где

5 - суммарная площадь поверхности плоскостей А и В;

5В - площадь поверхности плоскости В;

Л - среднее расстояние между плоскостями Лий;

Ъ - средний размер проема;

а - угол между плоскостью отражающей поверхности и падающим лучом.

Моделирование коммуникационного канала является одним из этапов общей задачи планирования системы связи. В процессе планирования для заданного положения БС вычисляются значения характеристик канала, которые затем используются при формировании границ зоны обслуживания БС. На основании комбинированной модели канала был разработан метод формирования зоны обслуживания базовой станции на этапе оценки информационных характеристик коммуникационного канала, который может применяться при планировании и анализе систем беспроводной связи. Метод основан на применении комбинированной модели канала. Метод позволяет уменьшить потребление временных и технических ресурсов при проведении расчетов зон обслуживания базовых станций в беспроводных системах связи. Ниже приведены основные этапы метода.

1. Проведение компьютерного моделирования с целью накопления информации о характеристиках сигнала.

2. Структурный анализ сигналов.

3. Выбор критических значений и допустимых отклонений целевой характеристики.

4. Задание параметров правил формирования модели.

5. Построение комбинированной модели канала для каждой области

6. Генерализация (реструктуризация) областей, выделенных на этапе 2.

7. Вычисление целевой функции для областей, полученных на этапе 6.

8. Формирование зоны обслуживания с заданными пороговыми значениями целевой функции

В третьей главе проводится обоснование выбора модельных параметров разработанной модели канала, демонстрируются результаты компьютерного моделирования и приводится сравнительный анализ результатов; приводится описание компьютерной системы моделирования, особенности ее построения, особенности работы с исходными данными.

На основании анализа результатов математического моделирования, демонстрирующих степень влияния компонентов сигнала на значение целевой функции, сформулированы следующие основные положения, с помощью которых выбираются правила формирования комбинированной модели канала.

1. Первый принимаемый сигнал (луч) имеет наибольшее влияние на выбранную целевую характеристику.

2. Вклад последующих лучей определяется в основном соотношением двух основных параметров - мощности и времени запаздывания сигнала по отношению к первому лучу.

3. Существуют определенные комбинации значений параметров сигнала, при которых исключение какого-либо компонента из модели канала не приводит к критическому изменению оценки целевой характеристики.

4. Существуют определенные комбинации значений параметров лучей, когда при заданном уровне мощности шума, значение целевой характеристики заведомо однозначно лежит либо в пределах, либо за пределами области, определяемой критическим значением целевой характеристики.

При проведении численного моделирования в качестве объектов сравнения (моделей канала) были выбраны следующие модели канала.

1. Модель канала, условно определяемая как полная. Модель содержит все вычисляемые компоненты принимаемого сигнала с учётом флуктуаций их параметров. Такая модель представляет собой частный случай комбинированной модели без применения правил формирования

2. Мощностная модель канала, в которой в качестве параметров используются исключительно мощностные характеристики сигнала, вычисленные на основе применения геометрической модели распространения.

3. Модель канала, построенная на основании распределения Райса для коэффициентов передачи сигнала.

4. Модель канала, построенная на основании распределения Релея для коэффициентов передачи сигнала.

Сравнительный анализ результатов моделирования для различных моделей канала позволяет сделать следующие выводы.

Моделирование с использованием мощностной модели ведет к значительному расхождению оценок вероятности ошибки по сравнению с комбинированной моделью канала. Зона допустимых значений ЦФ (зона

обслуживания), рассчитанная с помощью мощностной модели, имеет значительно больший размер по сравнению с полной моделью канала, что означает завышенные с точки зрения качества оценки. Моделирование вероятности ошибки с помощью комбинированной модели канала дает хорошую корреляцию с результатами, полученными для полной модели канала. Результаты моделирования для модели Райса дают лучшую по сравнению с мощностной моделью корреляцию с полной моделью, но применение этой модели чакже приводит к завышенным по качеству оценкам. Результаты моделирования для модели Релея дают наименьшее совпадение с результатами, полученными для полной модели, что приводит к существенно заниженным оценкам вероятности ошибки для зоны обслуживания.

На рис. 2-4 приведены количественные оценки сравнения результатов моделирования для рассмотренных моделей канала. Рис. 2, 3 демонстрируют выигрыш в точности комбинированной модели по отношению к мощностной, рис. 4 демонстрирует существенно более низкую сложность комбинированной модели по сравнению с полной.

(а) (б)

Рис 2 Отношение площадей зон обслуживания, вычисленных с применением комбинированной и мощностной моделей к площади зоны, вычисленной с применением полной модели канала; (а) - РеЛ = 0.01, (б) - РсЛ = 0.002

(а) (б)

Рис 3 Коэффициент совпадения зон обслуживания, вычисленных с применением комбинированной и мощностной моделей канала с зоной, вычисленной с применением полной модели канала, (а) - РаН = 0.01, (б) - = 0.002

(а) (б)

Рис 4 Среднее число луней для полной и комбинированной моделей канала, (а) - для всех точек приема , (б) - для точек приема, в которых число лучей в полной модели >1

Представленные результаты отражают степень соответствия комбинированной модели полной модели канала, а также демонстрируют снижение степени вычислительной сложности комбинированной модели при оценке вероятности ошибки по сравнению с полной моделью канала.

Результаты моделирования для различных значений параметров неровности отражающей поверхности показывают, что при наличии негладких отражающих поверхностей увеличивается вклад случайной составляющей, что приводит к повышению величины вероятности ошибки. В некоторых случаях учет неровностей отражающих поверхностей может привести к существенным поправкам при расчете зон обслуживания.

Из анализа результатов моделирования метода определения зоны обслуживания БС на участке городской застройки следует, что применение метода позволяет существенно сэкономить вычислительные ресурсы при планировании и/или анализе системы связи на этапе формирования зоны и провести качественную оценку обслуживания БС.

Для проведения численных экспериментов был создан прототип компьютерной системы моделирования Основными особенностями технической реализации системы моделирования являются следующие.

1. Разработка собственной программной библиотеки для обработки территориалыю-распределенных данных.

2. Разработка методов, реализующих вычисления сложных математических формул.

3. Реализация графического пользовательского интерфейса, позволяющего отображать результаты моделирования не только в виде численных значений, но и в виде территориалыю-распределенных данных.

Результаты компьютерного моделирования, полученные с помощью созданного прототипа, на качественном и количественном уровне подтверждают эффективность применения на практике основных научных результатов исследования.

Основные результаты работы

В ходе исследований, представленных в диссертации были получены следующие основные результаты:

1. Разработана комбинированная модель беспроводного коммуникационного канала на основе цифровой модели окружающей среды, инвариантная ко множеству входных параметров, которая наиболее адекватно учитывает вклад различных компонентов сигнала при распространении в условиях множественных препятствий, позволяет наиболее полно учитывать влияние среды на свойства коммуникационного канала и является программно реализуемой на практике. Предложены методы определения критериев отбора и классификации компонентов модели канала, метод построения правил формирования модели на основе исходных данных о характеристиках сигнала.

2. Получен набор необходимых математических выражений для вычисления пропускной способности и вероятности ошибки в применении к предложенной модели коммуникационного канала.

3. Предложен метод повышения пропускной способности беспроводного коммуникационного канала на основе на основе применения комбинированной модели многолучевого канала, позволяющий определить потенциальные границы пропускной способности канала для конкретного участка окружающей среды.

4. Разработан метод приближенной оценки влияния геометрических свойств объектов среды на свойства коммуникационного канала, разработанный на основе анализа особенностей геометрического строения объектов и применения предложенной геометрической модели поверхности, позволяющий повысить точность оценок характеристик коммуникационного канала без повышения сложности цифровой модели окружающей среды и увеличения затрат вычислительных ресурсов; разработаны методы оценки, классификации и определения параметров компонентов сигнала на основе анализа объектов цифровой модели окружающей среды, позволяющие учитывать геометрические свойства препятствий при расчете характеристик коммуникационного канала.

5. Разработан метод формирования зоны обслуживания БС на этапе оценки информационных характеристик канала, основанный на применении комбинированной модели многолучевого коммуникационного канала, позволяющий повысить скорость вычисления границ зоны обслуживания БС и эффективность планирования системы связи в целом.

6. Выявлены наиболее общие закономерности поведения рассмотренных характеристик систем связи и сформулированы рекомендации для систем, работающих в реальных условиях.

7. Реализован набор соответствующих программных методов для решения задач, связанных с обработкой территориально-распределенной информации.

8. Создан прототип компьютерной системы моделирования, реализующий разработанные методы и модели.

9. Результаты работы использовались при создании программного комплекса планирования сетей подвижной радиосвязи ONEPLAN RPLS-DB ("Onega"), разрабатываемого ООО "Инфотел".

Основные публикации по теме диссертации

1. Ушаков К.Ю. Моделирование канала радиосвязи с применением цифровой модели местности. //Информационные технологии и интеллектуальные методы, выпуск № 2, СПИИРАН, - СПб- 1997: С. 200-201.

2. Vishnevsky Е.Р., Anikonov A.S., Maslov V.G., Ushakov K.Y. Channel Model and Information maps in Personal Communication Systems. // Proceedings of International Conference on Informatics and Control. - SFb: 1997. - C. 173-176.

3. Аниконов A.C., Маслов В.Г., Ушаков К.Ю. Качество связи сотовых систем в условиях плотной городской застройки. // VI Санкт-Петербургская Международная конференция Региональная Информатика-98 РИ-98. Труды конференции. - СПб, 1999 - С. 50-54.

4. Ушаков К.Ю. О выборе закона распределения параметров сигнала при многолучевом распространении. // УШ Санкт-Петербургская Международная конференция Региональная Информатика-2002 РИ-2002. Материалы конференции в 2-х частях, часть 1. - СПб: 2002 - С. 88-91.

5. Ушаков К.Ю. Обобщенная модель многолучевого канала радиосвязи. // УШ Санкт-Петербургская Международная конференция Региональная Информатика-2002 РИ-2002. Труды конференции. - СПб: 2003 -С. 154-163.

6. Ушаков К.Ю. Метод оценки влияния геометрических параметров отражающей поверхности на свойства радиосигнала. // VTTT Санкт-Петербургская Международная конференция Региональная Информатика-2002 РИ-2002. Труды конференции. - СПб: 2003 - С. 150-154.

7. Ушаков К.Ю. Метод определения зоны обслуживания базовой станции. // IX Санкт-Петербургская Международная конференция Региональная Информатика-2004 РИ-2004. Труды конференции. - СПб: 2005 -С. 116-118.

Подписано в печать 17.04.2006 Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл. печ. л. 1,1. Тираж 100 экз. Заказ № 307

Отпечатано в ООО «Издательство "ЛЕМА"»

199004, Россия, Санкт-Петербург, В.О., Средний пр., д.24, тел./факс: 323-67-74 e-mail: izd_lema@mail.ru

ЛрМ

»8- 9 0 8 8

Введение.

Положения, выносимые на защиту.

Глава 1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ПОДХОДОВ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ КОММУНИКАЦИОННЫХ КАНАЛОВ В СОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМАХ БЕСПРОВОДНОЙ СВЯЗИ.

1.1. Терминология, основные положения.

1.2. Особенности подходов к построению моделей коммуникационного канала в современных системах беспроводной связи.

1.3. Определение требований к модели коммуникационного канала в современных системах беспроводной связи.

Выводыгпо главе 1.

Глава 2. КОМБИНИРОВАННАЯ МОДЕЛЬ МНОГОЛУЧЕВОГО

КОММУНИКАЦИОННОГО КАНАЛА.

2.1. Построение комбинированной модели беспроводного коммуникационного канала с использованием цифровой модели окружающей среды.

2.2. Определение пропускной способности коммуникационного канала в случае применения комбинированной модели канала.

2.3. Определение вероятности ошибки в канале в случае применения комбинированной модели канала.

2.4. Характеристики коммуникационного канала для заданных параметров сигнала и приемного устройства.

2.5. Влияние среды распространения на свойства коммуникационного канала.

2.6. Метод формирования зоны обслуживания базовой станции на этапе оценки информационных характеристик.

Выводы по главе 2.

Глава 3. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

КОММУНИКАЦИОННЫХ КАНАЛОВ.!.

3.1. Выбор модельных параметров комбинированной модели w # многолучевого коммуникационного канала.

3.2. Обоснование выбора объектов сравнения при проведении моделирования.

3.3. Сравнительный анализ характеристик коммуникационных каналов при проведении моделирования на участке городской застройки.

3.4. Влияние геометрических свойств отражающих поверхностей препятствий на свойства коммуникационного канала.

Ф 3.5. Пример применения метода формирования зоны обслуживания базовой станции на этапе оценки информационных характеристик.

3.6. Прототип компьютерной системы моделирования.

Выводы по главе 3.

Современная жизнь характеризуется неуклонно растущей деловой активностью населения. Одним из основных товаров становится информация. Но любая, сколь угодно полезная информация не может быть эффективно использована, если отсутствуют коммуникационные каналы для ее передачи. Бурное развитие современных технологий во многом обусловлено совершенствованием средств связи. Необходимость своевременного получения информации, увеличение объема этой информации, и, как следствие, повышенные требования к полноте полученной информации, возможность ее оперативной передачи и приема делает беспроводные мобильные и фиксированные системы связи неотъемлемым атрибутом современной действительности.

Связь - один из наиболее динамично развивающихся элементов инфраструктуры современного общества, органично связанная с его эволюцией во всемирном масштабе - от "индустриального" к "информационному". Этому способствуют постоянный рост спроса на услуги связи и информацию, а также достижения научно-технического прогресса в области электроники, волоконной оптики, и вычислительной техники.

Возрастание объема необходимой информации требует повышения оперативности ее передачи и обработки. Именно поэтому сейчас наблюдается устойчивый рост производства беспроводных средств связи (сотовых телефонов, спутниковых пользовательских терминалов, беспроводных локальных компьютерных сетей), которые дают возможность сотруднику той или иной службы вне рабочего места получать необходимую информацию, и, тем самым решать возникающие вопросы и удовлетворять потребность в конкретной информации.

Среди современных телекоммуникационных средств наиболее стремительно развиваются беспроводные системы связи (системы сотовой мобильной и неподвижной связи, беспроводные локальные компьютерные сети). Возрастающая потребность в средствах получения оперативной информации повышает требования не только к техническим средствам реализации конкретных систем, но и к планированию, построению и управлению системами связи. Для обеспечения качественной связи необходимо выполнение требований по качеству, надежности и скорости передачи данных, предъявляемых к системе связи.

При построении реальных систем связи одним из основных этапов проектирования является оценка информационных характеристик коммуникационного канала. Определение величины такой характеристики как пропускная способность канала является важным этапом, поскольку верхняя граница скорости передачи данных определяет потенциальные возможности системы связи с точки зрения скоростей передачи сообщений, а, следовательно, и набор услуг, реализуемых системой (передача речи, данных, видео). Вторая важная характеристика системы связи - вероятность ошибки приема символа (вероятность ошибки). Данный показатель определяет качество связи. В настоящее время важность точной оценки этого показателя возросла в связи с увеличивающейся потребностью в достоверности передачи данных.

Построение систем связи с показателями качества, удовлетворяющими требованиям пользователей, связано с серьезной работой по проектированию и анализу всех элементов системы. Исследование свойств системы связи возможно только при наличии соответствующих методов планирования и оценивания, а также соответствующей модели системы. Построение математической модели коммуникационного канала, которая адекватно учитывает как внутренние особенности системы связи, так и влияние окружающей среды, является важным этапом проектирования системы связи в целом. Поскольку беспроводные коммуникационные системы строятся в первую очередь для обслуживания городских территорий и помещений внутри зданий, значительную роль во влиянии на качество функционирования системы играет окружающая среда, так как объекты среды являются препятствиями для радиоволн существенно трансформируя характеристики сигнала в точке приема. Кроме этого, тенденция к уменьшению размера зон обслуживания, снижение высоты антенн базовых станций и мобильность пользователей повышают роль модели коммуникационного канала в общем процессе планирования систем связи. Вследствие указанных тенденций усиливается нерегулярность границ зон обслуживания базовых станций при уменьшении их линейных размеров. Геометрические очертания зон обслуживания имеют неправильную форму вследствие влияния окружающей среды, что усложняет процесс формирования сотового покрытия на последующих этапах планирования системы. Точность определения границ областей с заданными характеристиками канала на стадии формирования индивидуальных зон обслуживания является важным этапом в процессе построения систем связи в целом и определяется используемой моделью канала.

Таким образом, задача моделирования коммуникационных каналов связи с целью повышения точности и эффективности оценок характеристик систем связи является актуальной. Особую значимость данная проблема получает вследствие увеличения объемов передаваемой информации, скорости передачи данных и повышения требований к качеству связи.

С учетом вышесказанного, цель диссертационной работы можно сформулировать следующим образом.

Целью диссертационной работы является разработка комбинированной модели беспроводного коммуникационного канала, обеспечивающей повышение точности и эффективности оценок характеристик коммуникационного канала в условиях окружающей среды с высокой плотностью препятствий.

Достижение поставленной цели обеспечивалось решением следующих основных задач исследования:

1. Проведение анализа существующих подходов к построению моделей коммуникационного канала, выявление недостатков и определение путей усовершенствования известных подходов, определение требований к модели канала в условиях высокой плотности препятствий.

2. Разработка комбинированной модели беспроводного коммуникационного канала, анализ основных характеристик канала с применением разработанной модели, вывод необходимых математических выражений.

3. Разработка методов оценки влияния свойств объектов среды на свойства коммуникационного канала.

4. Анализ алгоритмов обработки территориально-распределенной информации и создание необходимого набора программных средств обработки такой информации.

5. Выработка рекомендаций и правил построения зон обслуживания БС на основе использования комбинированной модели коммуникационного канала.

6. Проведение компьютерного моделирования, выполнение сравнительного анализа результатов моделирования.

В соответствии с целями и перечисленными выше задачами диссертационной работы, объектом исследования является дискретный коммуникационный канал, а предметом исследования - модели данного канала.

Научной новизной обладают следующие результаты исследования:

1. Комбинированная модель многолучевого беспроводного коммуникационного канала на основе цифровой модели окружающей среды, инвариантная ко множеству входных параметров, учитывающая детерминированные и случайные компоненты сигнала, позволяющая повысить точность и эффективность оценок характеристик коммуникационного канала; методы определения критериев отбора и классификации компонентов модели канала на основе заданной целевой функции, метод построения правил формирования модели.

2. Метод повышения пропускной способности коммуникационного канала на основе применения комбинированной модели многолучевого коммуникационного канала, позволяющий определить потенциальные границы пропускной способности канала для конкретного участка окружающей среды.

3. Метод приближенной оценки влияния геометрических свойств объектов среды на свойства коммуникационного канала, разработанный на основе анализа особенностей геометрического строения объектов и применения предложенной геометрической модели поверхности, позволяющий повысить точность оценок характеристик канала без повышения сложности цифровой модели окружающей среды и увеличения затрат вычислительных ресурсов.

4. Метод формирования зоны обслуживания БС на этапе оценки информационных характеристик канала, основанный на применении комбинированной модели многолучевого коммуникационного канала, позволяющий повысить скорость вычисления границ зоны обслуживания БС и эффективность планирования системы связи в целом.

Практическая ценность результатов работы заключается в следующем:

1. Использование разработанной модели позволяет, по сравнению с известными подходами, повысить точность оценивания характеристик коммуникационного канала.

2. Разработанная модель канала позволяет точнее определить области ограничений, присущих системе связи. Данные ограничения могут относиться как к общетехническим параметрам системы, так и к координатно-зависимым параметрам. С точки зрения целевого использования это позволяет дифференцированно подходить к различным зонам обслуживания внутри системы.

3. Разработанная модель канала может быть использована при проведении тестирования уже действующих систем связи. Использование модели при тестировании позволит проанализировать существующие и выявить потенциальные проблемы в развернутой системе.

4. Уточнение оценок технических характеристик планирующейся системы, зависящих от характеристик коммуникационного канала, позволяет точнее определить потенциальные возможности развития, определить круг пользовательских услуг, которые способна обеспечить система связи.

5. Уточнение оценок технических характеристик системы позволяет компании-оператору точнее определить необходимые затраты технико-экономических, временных, кадровых ресурсов, оценить собственные перспективы и конкурентоспособность.

Методы исследования. В работе использовались терминология, определения и подходы теории передачи дискретных сообщений, теории веро-® ятностей, математической статистики, имитационного моделирования, теории электромагнитного поля. При проведении исследования применялись методы математического моделирования, в частности, методы статистического моделирования, вычислительной геометрии, численные методы.

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы (128 наименований). Диссертационная работа содержит 155 страницу машинописного текста, 74 рисунка и 6 таблиц.

9. Результаты работы использовались при создании программного комплекса планирования сетей подвижной радиосвязи ONEPLAN RPLS-DB ("Onega"), разрабатываемого ООО "Инфотел".

Заключение

Основным итогом исследования является разработка комбинированной модели многолучевого коммуникационного канала, построенной с учетом особенностей функционирования системы связи в условиях среды с высокой плотностью препятствий. Применение разработанной модели канала позволяет повысить точность оценок характеристик коммуникационного канала по сравнению с известными моделями канала. Разработанная модель канала может быть использована при планировании вновь создаваемых систем связи, а также для верификации существующих систем связи.

В ходе исследований, представленных в диссертации, были решены следующие задачи'.

1. Проведен анализ современных подходов к построению моделей каналов, применяющихся при моделировании и изучении систем связи. На основании анализа существующих подходов были выявлены недостатки применяющихся моделей канала и определены пути их усовершенствования и модификации с целью создания комбинированной модели коммуникационного канала, отвечающей заданным требованиям. Данный этап являлся основным с точки зрения выработки общих критериев, которым должна удовлетворять модель канала.

2. Разработана модель коммуникационного канала на основе использования цифровой модели окружающей среды, предложены методы определения параметров модели. На данном этапе было выполнено обобщение данных предыдущего анализа, построена модель канала на основе ЦМОС и определены главные принципы ее построения.

3. Проведен анализ пропускной способности и вероятности ошибки и произведен вывод математических выражений для расчетов данных характеристик. Данный этап позволил получить соответствующий математический аппарат, применяемый в ходе исследования.

4. Проведен выбор моделей распространения радиоволн при наличии препятствий и реализованы процедуры вычисления электромагнитных полей с использованием ЦММ при заданных параметрах передатчика. Решение этой задачи позволяет получить входную информацию для комбинированной модели канала в виде конечных физических характеристик всех составляющих сигнала.

5. Разработаны алгоритмы и методы обработки цифровых моделей окружающей среды, разработан необходимый соответствующий набор программных средств. В рамках задачи была произведена выработка форматов исходных данных и форматов данных результатов моделирования, проведен анализ известных алгоритмов вычислительной геометрии и создание и реализация собственных алгоритмов, являющихся инструментом в процессе последующего решения задач, связанных с определением характеристик системы связи.

6. Проведен общий анализ результатов моделирования, сравнение с известными моделями. На данном этапе работы на основании анализа результатов моделирования были сформулированы основные выводы исследования. В ходе анализа результатов моделирования выявлены наиболее общие закономерности поведения рассмотренных характеристик систем связи и сформулировать рекомендации для систем, работающих в реальных условиях.

В ходе решения вышеперечисленных задач были получены следующие основные результаты:

1. Разработана комбинированная модель беспроводного коммуникационного канала на основе цифровой модели окружающей среды, инвариантная ко множеству входных параметров, которая наиболее адекватно учитывает вклад различных компонент сигнала при распространении в условиях множественных препятствий, позволяет наиболее полно учитывать влияние среды на свойства коммуникационного канала и является программно реализуемой на практике. Предложены методы определения критериев отбора и классификации компонент модели канала, метод построения правил формирования модели на основе исходных данных о характеристиках сигнала.

2. Получен набор необходимых математических выражений для вычисления пропускной способности и вероятности ошибки в применении к предложенной модели коммуникационного канала.

3. Предложен метод повышения пропускной способности беспроводного коммуникационного канала на основе на основе применения комбинированной модели многолучевого канала, позволяющий определить потенциальные границы пропускной способности канала для конкретного участка окружающей среды.

4. Разработан метод приближенной оценки влияния геометрических свойств объектов среды на свойства коммуникационного канала, разработанный на основе анализа особенностей геометрического строения объектов и применения предложенной геометрической модели поверхности, позволяющий повысить точность оценок характеристик коммуникационного канала без повышения сложности цифровой модели окружающей среды и увеличения затрат вычислительных ресурсов; разработаны методы оценки, классификации и определения параметров компонент сигнала на основе анализа объектов цифровой модели окружающей среды, позволяющие учитывать геометрические свойства препятствий при расчете характеристик канала.

5. Разработан метод формирования зоны обслуживания БС на этапе оценки информационных характеристик канала, основанный на применении комбинированной модели многолучевого канала связи, позволяющий повысить скорость вычисления границ зоны обслуживания БС и эффективность планирования системы связи в целом.

6. Выявлены наиболее общие закономерности поведения рассмотренных характеристик систем связи и сформулированы рекомендации для систем, работающих в реальных условиях.

7. Реализован набор соответствующих программных методов для решения задач, связанных с обработкой территориапьно-распределенной информации.

8. Создан прототип компьютерной системы моделирования, реализующий разработанные методы и модели.

1. Адрианов В.И., Соколов А.В., Средства мобильной связи. СПб.: BHV-Санкг-Петербург, 1998 - 156 с.

2. Аниконов А.С., Маслов В.Г., Ушаков К.Ю. Качество связи сотовых систем в условиях плотной городской застройки. // VI Санкт-Петербургская Международная конференция Региональная Информатика-98 РИ-98. Труды конференции. СПб, 1999-С. 50-54, 1999.

3. Аниконов А.С., Ушаков К.Ю. Емкость обобщенного райсовского канала. //VI Санкт-Петербургская Международная конференция Региональная Информатика-98 РИ-98. Труды конференции. СПб, 1999. - С.50.

4. Аниконов А.С., Ушаков К.Ю. Пропускная способность динамического многолучевого канала связи. // VII Санет-Петербургская Международная конференция Региональная Информатика-2000 РИ-2000. Тезисы конференции, часть 1. СПб, 2000. - С.41.

5. Бахвалов Н.С. Численные методы (анализ, алгебра, обыкновенные дифференциальные уравнения). М.: "Наука", 1973, - 632 с.

6. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справичник по математике для инженеров и учащихся ВТУЗов. М.: "Наука", 1967, - 608 с.

7. Воднев В.Г., Наумович А.Ф., Наумович Н.Ф. Математический словарь высшей школы. М.: "МПИ", 1989,-528 с.

8. Котельников В.А. Теория потенциальной помехоустойчивости. М., Госэнерготздат. -1956.

9. Ламекин В.Ф. Сотовая связь. Ростов-на-Дону: "Феникс" 1997. -176 с.

10. Никольский В.В. Теория электромагнитного поля. М.: "Высшая школа", 1961, -372 с.

11. Мусхелишвили Н.И. Курс аналитической геометрии. м.: Гос. об. н.-т. изд-вщ НКТП СССР, 1938,-576 с.

12. Пугачев B.C. Теория случайных функций и ее применение к задачам автоматического управления. М.: Гос. изд-во физ.-мат. лит-ры, 1962. - 884 с.

13. Смирнов Н.В. Дунин-Барковский И.В., Краткий курс матеметической статистики для технических приложений. -М.: Гос. изд-во физ.-мат. лит-ры, 1959.-436 с.

14. Ушаков К.Ю. Метод оценки влияния геометрических параметров отражающей поверхности на свойства радиосигнала. //VIII Санкт-Петербургская Международная конференция Региональная Информатика-2002 РИ-2002. Труды конференции. СПб: 2003-С. 150-154.

15. Ушаков К.Ю. Моделирование канала радиосвязи с применением цифровой модели местности. // Информационные технологии и интеллектуальные методы, выпуск № 2, СПИИРАН, СПб: 1997: С. 200-201.

16. Ушаков К.Ю. Модель распространения радиоволн в условиях городской застройки. // V Санкт-Петербургская Международная конференция "Региональная Информатика-96". Тезисы докладов ч. 1. СПб, 1996. - С. 74.

17. Ушаков К.Ю. Обобщенная модель многолучевого канала радиосвязи. //VIII Санкт-Петербургская Международная конференция Региональная Информатика-2002 РИ-2002. Труды конференции. СПб: 2003 - С. 154-163.

18. Ушаков К.Ю. Метод определения зоны обслуживания базовой станции. //IX Санкт-Петербургская Международная конференция Региональная Информатика-2004 РИ-2004. Труды конференции. СПб: 2005 - С. 116-118.

19. Фильчаков П.Ф. Справичник по высшей математике. Киев: "Наукова думка", 1974, -724 с.

20. Финк Л. М. Теория передачи дискретных сообщений. — Изд. 2-е, перераб, доп. — М.: "Советское радио", 1970, 728 с.

21. Чернецкий В.И. Математическое моделирование стохастических систем. -Петрозаводск: Изд-во Петрозаводского университета, 1994,-486 с.

22. Шеннон К. Математическая теория связи. В сб. "Работы по теории информации и кибернетики". М. Изд-во иностранной литературы -1963.

23. Янке Е., Эмде Ф., Лёш Ф. Специальные функции (Формулы, графики, таблицы). М.: "Наука", 1968,-344 с.

24. Abdel-Ghaffar K.A.S. Capacity per unit cost of a discrete memoryless channel. // Electronics Letters. -1993. vol. 29, no. 2. - P. 1252-1253.

25. Akeyama A., Nagatsu Т., Ebine Y. Mobile radio propagation characteristics and radio zone design method in local cities. // Review Elec Commun Lab. 1982. - 30, - P. 308-317

26. Aldis J.P. Capacity of digital communication system with allowed nonzero error rate. // Electronics Letters. -1992. vol. 28, no. 13. - P. 1252-1253.

27. Allsebrook K., Parsons., J.D., Mobile radio propagation in British cities at frequencies in the VHF and UHF bands. // IEEE Proc. 1977. -124, no. 2, - P. 95-102

28. Alouini M.-S., Simon M.K. Generic form for average error probability of binary signals over fading channels. // Electronics letters. -1998. vol. 34, no. 10, May 1998. - P. 949-950.

29. Annamalai A., Tellambura C., Bhargava V.K. Efficient computation of MRC diversity performance in Nakagami fading channel with arbitrary parameters. // Electronics letters. -1998. vol. 34, no. 12, July 1998. - P. 1189-1190.

30. Athanasiadou G.E., Nix A.R., McGeehan J.P. A Microcellular ray-tracing propagation model and evaluation of its narrow-band and wide-band predictions. // IEEE J. on Selected Areas in Communications. -2000. vol. 18, no. 3. - P. 322-335

31. Aurand J.F., Post R.E. A comparison of prediction methods for 800 MHz mobile radio propagation. // IEEE Trans. VT. -1985. VT-34 no. 4 - P. 149-153

32. Babich F., Lombardi G. General Nakagami approximation for sum of Ricean interferes. // Electronics letters. -1998. vol. 34, no. 1, January 1998. - P. 23-24.

33. Barry P.J. Williamson A.G. Modeling of UHF radiowave signals withing externally illuminated multi-story buildings. //Journal IERE. 1987. - vol.57, no. 6 (Supplement), November/December 1987. - P. S231-S240.

34. Barry P.J. Williamson A.G. Radiowave signal propagation into and withing a building at 927 MHz. // Electronics letters. 1987. - vol. 23, no. 5, February 1987. - P. 248-249.

35. Barry P.J. Williamson A.G. UHF radiowave signal propagation into and withing buildings. Digest IREECON'87 Conference. -1987. Sydney. - P. 646-649.

36. Brennan D. G. On the maximum signal-to noise ratio realizable from several noisy signals, // PIRE, -1956. N10.

37. Cheung K.W., Cheung S.W. Super-resolving multipath channels using modified MDL. // Electronics letters. -1998. vol. 34, no. 1, January 1998. - P. 43-45.

38. Chow Y.C., McGeehan J.P., Nix A.R. Simplified error bound analysis for M-DPSK in fading channels with diversity reception. //IEE Proceedings on communications. 1994. - vol. 141, no. 5, October 1994. - P. 341 -350.

39. Cox. D.C. 910 MHz urban mobile radio propagation: Multipath characteristics in NewYork city. // IEEE Trans. Vehicular Techn., -1973. vol. VT-22, no. 4, - P. 104-110

40. Durgin G., Patwari N., Rappaport T.S., Improved 3D ray launching method for wireless propagation prediction. //Electronics letters. 1997. - vol. 33, no. 16, July 1997. - P. 1412-1413.

41. Edwards R, Durkin J Computer prediction of service area for VHF mobil radio networks. // Proc IEE, -1969. -116, no. 9. P. 1493-1500.

42. Fattouche M., Olasz E.B., Scott K.E., Zaghoul H. Modified simulation of the radio propagation radio channel (SURP). //Electronics Letters. 1993. - vol. 29, no. 21. -P. 1825-1826.

43. Fortune S.J., Gay D.M., Kernighan B.W., Landron O., Valenzuela R.A., Wright M.H. WiSE A Wireless System Engineering Tool. // http://plan9.bell-labs.com/cm/cs/what/wise/index.html

44. Galager R.G. Information theory and reliable communication. New York, JohnWiley.1968.-588 p.

45. Ganesh R., Pahlavan K. On arrival of paths in fading multipath indoor radio channels. // Electronics Letters. -1989. Vol. 25 Issue 12. - P. 763-765.

46. Gladstone K. J., McGeehan J. P. Computer Simulation of Multipath Fading in the Land Mobile Radio Environment. // IEE Proceedings. 1980. - 127, Part G(6), December 1980. - P. 323-330.

47. Griffiths J., McGeehan J.P. Interrelationship between some statistical distributionns used in radio-wave propagation. //IEE Proceedings. 1982. - vol. 129, no. 6, December 1982. -P. 411-417.

48. Harley P. Short distance attenuation measurements at 900 MHz and 1.8 GHz using low antenna heights for microcells. // IEEE J. on Selected Areas in Communications. 1989. -7, no.-1.-P. 5-11

49. Hashemi H. Impulse response modeling of indoor radio propagation channels. // IEEE journal on selected areas communications. -1993. vol. 11 issue 7. - P. 667-978.

50. Hashemi H. Simulation of the radio propagationchannel. // IEEE Trans. Vehicular Techn., -1979. vol. VT-28, no. 4, - P. 213-224

51. Hashemi H. The indoor radio propagation channel. // Proceedings of the IEEE. 1993. -vol. 81 no. 7, July 1993. - P. 943-962.

52. Hashemi H., Lee D., Ehman D. Statistical modeling of the indoor radio propagation channel part II. Proceedings of Vehicular technology conference, VTC'92. - 1992. -Denver, Colo. - P. 839-843.

53. Hashemi H., Tholl D., Morrison G. Statistical modeling of the indoor radio propagation channel parti. Proceedings of Vehicular technology conference, VTC'92. - 1992. -Denver, Colo. - P. 338-342.

54. Hawbaker D.A., Rappaport T.S. Indoor wideband radio propagation measurement system at 1.3 Ghz and 4-0 GHz. IEEE Proc. of Vehicular Techn. Conf. VTC'90. 1990. - Miami, Fla., - P. 626-630.

55. Hawbaker D.A., Rappaport T.S. Indoor wideband radiowave propagation measurement system at 1.3 Ghz and 4-0 GHz. // Electronic Letters. -1990. vol. 26, no. 1 - P. 1601.

56. Hoppe R., Wolfe G, Landstorfer F.M. Accelerated ray optical propagation modeling for the planning of wireless communication networks. //IEEE Proc. 1999. - 124, no. 2, -P. 159-162.

57. Huang X., Behr U., Wiesbeck W. Automatic cell planning for a low-cost and spectrum efficient wireless network. // IEEE Proc. 2000, -124, no 2, - P. 276-282.

58. Huish P. W. Gurdenli E. Radio channel measurement and prediction for future mobile radio systems. // British Telecom Tecjh. J. -1988. 6, no. 1. P. 43-53.

59. Ibrahim M.F. Parson J.D. Signal strength prediction in built-up areas. Parti: median signal strength. // IEE Proc. -1983. -130, Part F, no. 5. P. 377-384.

60. IEEE Vehic. Technol. Soc. Committee on Radio Propagation Received signal fading distribution. // IEEE Trans. Vehic. Technol. -1988. vol. 37, - P. 57-60.

61. IEEE vehicular technology society committee on radio propagation. Coverage prediction for mobile radio systems operating in the 800/900 MHz frequency range. // IEEE Trans VT. -1988. VT-37, no. 1. (Special issue on mobile radio propagation)

62. Ikegami F., Takeuchi Т., Yoshida S., Theoretical prediction of mean field strength for urban mobile radio. //IEEE Transactions on antenna and propagation. 1991. - vol. 39, no. 3, March 1991.-P. 299-302.

63. Ikegami F., Yoshida S., Analysis of multipath propagation structure in urban mobile radio environment. // IEEE Transactions on antenna and propagation. 1980. - vol. AP-28, no. 4, July 1980.-P. 531-537.

64. Kaiser S. Multi-Carrier CDMA Mobile Radio Systems Analysis and optimization of detection, decoding, and channel estimation. - VDI Verlag GmbH - Dusseldorf. series 10, no. 531.-1998.-145 p.

65. Kegel A., Wesselman H.J., Prasad. BIT error probability for fading DPSK signals in microcellular land mobile radio systems. //Electronics letters. 1991. - vol. 27, no. 18, January 1991. - P. 1647-1648.

66. Kim S.-T., Choi D.-H., Park H.-K. Implementation of statistically rigorous spatio-temporalfading model. // Electronics letters. 1997. - vol. 33, no. 12, June 1997. - P. 1017-1018.

67. Kozono S. and Watanabe K. Influence of environmental buildings on UHF land mobile radio propagation. // IEEE Trans. Com. -1978. COM-25, no. 10. - P.1133-1143

68. Kozono S., Tsuruhara Т., Sakamoto M. Base Station Polarization Diversity Reception for Mobile Radio. //IEEE Transactions on Vehicular Technology. 1984. - VT-33(4), November 1984. - P. 301 -306.

69. Lampard G., Vu-Dinh T. The effect of terrain on radio propagation inurban microcells. //IEEE transactions on vehicular technology. 1993. - vol. 42 no. 3, August 1999. - P. 314-317.

70. Landstorfer F.M. Wave Propagation models for the planning of mobile' communication networks // Proc. of european microwave conference. -1999, P 7-20.

71. Lau W. H., Austin J., Hewitt A., Vilar E., Martin L. Analysis of the Time-Variant Structure of Microwave Line-of-Sight Multipath Phenomena. // IEEE Transactions on Communications.- 1991.- 39(6), June 1991. P. 847-855

72. Laurenson D.I. Sheikh A.U.H. McLaughlin Characterization of the indoor mobile channel using a ray tracing technique. Proceedings of the IEEE Int. conf. selected topics in wireless communications. -1992. Vancouver: B.C., - P. 65-68.

73. Lebherz M, Wiesbeck W, Krank W. A Versaitle Wave Propagation Model for the VHF/UHF Range Considering Three-Dimensional Terrain. // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. -1992. 40(10), October 1992. - P. 1121 -1131.

74. Lee J.W.H., Lai A.K.Y. Hybrid neural network/ray tracing model for radiowave penetration into buildings. // Electronics letters. 1997. - vol. 33, no. 19, September 1997. - P. 16091610.

75. Lee W. C. Y. Mobile Communications Engineering. New York: McGraw-Hill Book Company, 1982.

76. Linsey W.C. Error probabilities for Rician fading multichannel reception of binary and N-ary signals. // IEEE transaction on information theory. 1964. - vol. 10. - P. 339-350.

77. Longley A.G. Radio propagation in urban areas. // Office of telecommunication report. -1978.-ОТ Rep. 78-144.

78. Lopez-Hernandez F.J., Perez-Jimenez R., Santamaria A., Monte Carlo calculation of impulse response of diffuse IR wireless indore channels. //Electronics letters. 1998. -vol. 34, no. 12, June 1998. - P. 1261-1262.

79. Lorenz R.W. Theoretical distributions of multipath propagation and their parameters for mobile radio communication in quasi-smoth terrain. // NATO AGARD Confrence publication. -1979.-267-17, September, 1979.

80. McDonald V.H. The cellular concept. // BellSyst Tech. J. 1979. - 58, no. 1. - P. 15-41/

81. McKown J. W., Hamilton Jr. R. L. Ray Tracing as a Design Tool for Radio Networks. // IEEE Network Magazine. -1991. 5(4), November 1991. - P. 27-30.

82. Meric S., Chassay G., Bechu O., Tenoux T. Propagation prediction calculation used for SAR imaging urban area. //Electronics letters. 1998. - vol. 34, no. 11, May 1998. -P.1147-1149.

83. Nakagami M. Received signal fading distributions. // IEEE transactions on vehicular technology. -1988. vol. 37 no. 1. - P. 56-60

84. Nakagami M. The m-distribution a general formula of intensity distribution of rapid fading.- Statistical methods of radio wave propagation. 1960. 203 p.

85. Nesenbergs M. Error probability for multipath fading-The "slow and flat" idealization. // IEEE Trans. Commun. Technol. 1967. - vol. 15, - P. 797-805.

86. Owen F.C., Pundey C.D. In-building propagation at 900 MHz and 1650 MHz for digital cordless telephone. Sixth Int. Conf. Antenna Propagat., ЮАР 89, Part 2: Propagation. -1989. P. 276-281

87. Owen F.C., Pundey C.D. Radio propagation for digital cordless telephone, at 1700 MHz and 900 MHz. // Electronic Letters. -1989. vol. 25, no. 1, January 5 1989 - P. 52-53

88. Papoulis A. Probabilities random variables and stochastic processes. New York McGraw-Hill Book Company, 1984.

89. Parsons J.D. The mobile radio propagation channel. New York: "John Wiley & Sons", 1994,-316 p.

90. Piazzi L., Bertoni H.L. Achievable accuracy of site-specific path-loss prediction in residential environments. // IEEE transactions on vehicular technology. 1999. - vol. 48, no. 3, May 1999. - P. 922-930.

91. Rappaport T.S. Characterization of UHF multipath radio channels in factory buildings. // IEEE Trans. Antennas Propagat., -1989. vol. 37, no. 8,- P. 1058-1069

92. Rappaport T.S. Seidel S.Y. Multipath propagation models for in-building communications. Proceedings of IEE Fifth Int. Conf. Mobile Radio and Personal Commun. -1989. Warick,- P. 69-74.

93. Rappaport T.S. Seidel S.Y., Singh R. 900MHz multipath propagation measurements for U.S. digital cellular radio telephone. //IEEE Trans. Vehicular Techn., 1990. - vol. VT-39, no. 2,-P. 132-139

94. Rice S.O. Mathematical analysis of random noise. // Bell Syst. Techn. J. 1944. - vol. 23, P. 282-332, vol. 24, - P. 46-156.

95. Roberts J.A., Bargalo J.M. DPSK performance for indoor wireless rician fading channels. // IEEE transaction on communications. 1994. - vol. 42, no. 2/3/4, February/March/April.- P. 592-596.

96. Rossi J. Levy A.J. A ray model for decimetric radiowave propagation in an urban area. // Radio Science, 1992. vol. 27, no. 6. - P. 971-979

97. Rudokas R. Cellular system performance prediction. 1998 IEEE Radio and Wireless Conference. 1998. - Sheraton Colorado Springs Colorado Springs, Colorado, USA. P. 153-156.

98. Saleh A.A.M., Rustako R.A., Roman S.R. Distributed antennas for indoor radio communications. // IEEE Trans, on Communications, 1987. - vol. 35, no. 12, December, 1987.-P. 1245-1251.

99. Saleh A.A.M., Valenzuela R.A. A statistical model for indoor multipath propagation. // IEEE journal on selected areas in communications. 1987. - vol. SAC-5, no. 2, February 1987. -P. 128-137.

100. Saleh A.A.M., Valenzuela R.A. A statistical model indoor multipath propagation. Proceedings of int. conf. on communications ICC'86. -1986. Toronto, - P. 837-841.

101. Schwartz M. Information transmission, modulation, and noise. New York-Toronto-London: McGraw Hill Book Company, 1959,-462 p.

102. Seidel S.Y. Rappaport T.S. Simulation of UHF indoor radio channels for open-plan bulding environment. IEEE Proc. of Vehicular Techn. Conf. VTC'90. 1990. - Miami, Fla., - P. 6974.

103. Shepherd N.H. Radio wave loss deviation and shadow loss at 900 MHz. //IEEE transactions on vehicular technology. -1977. vol. 26 no. 4. - P. 309-313

104. Simon M.K., WanG C.C. Differential detection of gaussian MSK in a Mobile radio environment. //IEEE transactions on .vehicular technology. 1984. - vol. VT-33 no. 4, November 1984. - P. 307-320.

105. Simon S. Lam Delay Analysis of a time division multiple access (TDMA) channel. // IEEE Trans, on Commun. 1977. - vol. COM-25, no. 12. -P. 1489-1494.

106. Slack M. Probabilities densities of sinusoidal oscillations combined in random phase. //J. IEE. -1946. vol. 93 part III, - P. 76-86.

107. Smith W.S. Wittke P.H. Campbell L.L. Error Probabilities on fading channels with intersymbol interference and noise. // IEEE transaction on information theory. -1993. vol. 39, no. 5, September 1993. - P. 1598-1606.

108. Suzuki H, Mohan A.S. Ray tube tracing method for predicting indoor channel characterization map. //Electronics letters. 1997. - vol. 33, no. 17, August 1997. - P. 1495-1496.

109. Suzuki H. A statistical model for urban radio propagation. // IEEE transactions on vehicular technology. -1999. vol. 48 no. 3, May 1999. - P. 931-946.

110. Taga Т., Furuno T. Channel modeling for 2-GHz-band urban line-of-sight street microcells.

111. EE transactions on vehicular technology. 1999. - vol. 48, no. 1, January 1999. -P. 262-272.

112. Tarrico G., Elia M. Capacity of fading channel with no side information. //Electronics Letters. 1997. - vol. 33, no. 16. - P. 1368-1370.

113. Tarrico G., Vatta F. Capacity of cellular mobile radio systems. // Electronics Letters. -1998. -vol. 34, no. 6-P. 517-518.

114. Turin G. L., Clapp F. D., Johnston T. L., Fine S. В., Lavry D. A Statistical Model of Urban Multipath Propagation. // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 1972. - VT-21(1), February 1972.-P. 1-9.

115. Turin G.L. Error probabilities for binary simmetric ideal reception through nonselective slow fading and noise. // Proc. IRE. -1958. vol. 46, September 1958. - P. 1603-1619.

116. Turin L.G. Communication through noisy, random-multipath channels. //IRE convention record. -1956. part 4,1956. - P. 1541 -166.

117. Turkamani A.M.D. Parson J.D. Lewis D.G. Radio propagation into buildings at 441, 900 and 1400 MHz. Fourth int. conf. Land Mobile Radio. 1987. - Conventry, Univ. of Warwick, - P. 129-139.

118. Vatalaro F., Generalised Rice-lognormal channel model for wireless communications. // Electronics letters. -1995. vol. 31, no. 22, October 1995. - P. 1899-1900.

119. Vishnevsky E.P., Anikonov A.S., Maslov V.G., Ushakov K.Y. Channel Model and Information maps in Personal Communication Systems. //Proceedings of International Conference on Informatics and Control. -SPb: 1997. P. 173-176.

120. Vishnevsky E.P., Anikonov A.S., Maslov V.G., Ushakov K.Y. Land Mobile Cellular Network Design. // Proceedings of International Conference on Informatics and Control. SPb: 1997.-P. 165-172.

121. Whitteker J.H. Measurement of path loss at 910 MHz for proposed urban mobile systems. // IEEE Trans. VT. 1988. - VT-37, no.3. - P. 125-129.

122. Wolfe L. Finding sufficient inputs to calculate communications channel capacity. //IEE Proc. Commun. -1998. vol. 145, no. 3

123. Yegani P., McGillem C. D. A Statistical Model for the Factory Radio Channel. //IEEE Transactions on Communications. -1991. 39(10), October 1991. - P. 1445-1454.

124. Yegani P., McGillem C.D. A statistical model for line-of-sight (LOS) factory radio channels. Proceedings of Vehicular tech. conf. VTC'89. -1989. San Francisco, - P. 496-503.

125. Zhou H., Yoshida S., Takeuchi Т., Ikegami F., Simple multipath delay estimation method for digital mobile radio. // Electronics Letters. -1989. vol. 25, no. 16 - P. 1080-1082.